Kili Technology

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Kili Technology è una piattaforma innovativa progettata per migliorare le esperienze di e-commerce attraverso la personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale. Consente alle aziende di creare assistenti allo shopping personalizzati che aiutano i clienti a navigare e a trovare i prodotti in modo più efficiente. Questo strumento di personalizzazione basato sull'intelligenza artificiale sfrutta l'apprendimento automatico per analizzare le preferenze e i comportamenti dei clienti, fornendo consigli su misura e migliorando l'esperienza di acquisto complessiva.

Integrando la tecnologia Kili nelle proprie piattaforme di e-commerce, le aziende possono migliorare il coinvolgimento dei clienti e i tassi di conversione. Le funzionalità della piattaforma includono la creazione di interazioni personalizzate che fanno sentire ogni cliente apprezzato e compreso. Questo approccio non solo aumenta le vendite, ma favorisce anche un percorso del cliente più soddisfacente, portando a una maggiore fidelizzazione e fidelizzazione.

L'attenzione di Kili Technology alla personalizzazione è in linea con la tendenza più ampia di utilizzare l'intelligenza artificiale generativa nell'e-commerce per offrire esperienze cliente uniche e coinvolgenti. Sfruttando le capacità dell’intelligenza artificiale, le aziende possono differenziarsi in un mercato competitivo e favorire la crescita attraverso interazioni più efficaci con i clienti. Le funzionalità della piattaforma sono progettate per supportare le aziende nella creazione di un ambiente di acquisto personalizzato e senza soluzione di continuità, rendendolo uno strumento prezioso per coloro che cercano di migliorare le proprie strategie di e-commerce.

Crea set di dati di alta qualità, velocemente. Le aziende si affidano a noi per semplificare le operazioni di etichettatura dei dati e creare i migliori set di dati per i loro modelli personalizzati, intelligenza artificiale generativa e LLM ___ Perché la tecnologia Kili? Potresti non saperlo, ma: Il set di dati del MNIST ha un tasso di errore del 3,4% ed è ancora citato da oltre 38.000 articoli. Il set di dati ImageNet, con le sue etichette in crowdsourcing, ha un tasso di errore del 6%. Questo set di dati è probabilmente alla base dei sistemi di riconoscimento delle immagini più popolari sviluppati da Google e Facebook. L’errore sistemico in questi set di dati ha conseguenze nel mondo reale. I modelli addestrati su dati contenenti errori sono costretti ad apprendere tali errori, portando a false previsioni o alla necessità di riqualificarsi su quantità sempre crescenti di dati per “eliminare” gli errori. Ogni settore ha iniziato a comprendere il potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale e a investire. Ma la rivoluzione dei trasformatori ML e l’incessante attenzione all’ottimizzazione dei modelli ML stanno raggiungendo il punto di rendimenti decrescenti. Cos'altro c'è?

Sito web: kili-technology.com

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